Causal Autoencoder-like Generation of Feedback Fuzzy Cognitive Maps with an LLM Agent

📄 arXiv: 2509.25593v1 📥 PDF

作者: Akash Kumar Panda, Olaoluwa Adigun, Bart Kosko

分类: cs.AI, cs.CL, cs.HC, cs.IR

发布日期: 2025-09-29

备注: 8 pages, 4 figures

💡 一句话要点

提出基于LLM的反馈模糊认知图自编码器，实现可解释的因果关系学习。

🎯 匹配领域: 支柱九：具身大模型 (Embodied Foundation Models)

关键词: 模糊认知图 大型语言模型 自编码器 因果关系学习 可解释AI

📋 核心要点

  1. 传统自编码器（AE）在因果关系学习中存在黑盒问题，缺乏可解释性，限制了其在关键领域的应用。
  2. 利用大型语言模型（LLM）的文本理解和生成能力，构建一个可解释的自编码器，将FCM编码为文本，再从文本解码回FCM。
  3. 该方法在保留强因果关系的同时，实现了FCM的有损重建，并提供了人类可理解的解释，提升了模型的可信度。

📝 摘要（中文）

本文提出了一种利用大型语言模型（LLM）将反馈因果模糊认知图（FCM）映射到文本，然后从文本重建FCM的可解释AI系统。该系统近似于从FCM到自身的恒等映射，类似于自编码器（AE）的操作。与黑盒AE不同，编码器和解码器都能解释其决策。与AE中的隐藏变量和突触网络相比，人类可以阅读和解释编码后的文本。LLM代理通过一系列系统指令来近似恒等映射，而无需将输出与输入进行比较。重建过程是有损的，因为它会删除较弱的因果边或规则，同时保留较强的因果边。即使编码器牺牲关于FCM的一些细节以使文本听起来更自然，它也会保留较强的因果边。

🔬 方法详解

问题定义：现有自编码器在处理因果模糊认知图（FCM）时，通常是黑盒模型，其内部的隐藏变量和复杂的连接权重难以解释，导致用户难以理解模型的推理过程和决策依据。这限制了FCM在需要高透明度和可信度的场景中的应用，例如医疗诊断、政策制定等。

核心思路：本文的核心思路是利用大型语言模型（LLM）作为FCM的编码器和解码器，将FCM转换为自然语言文本，再从文本重建FCM。由于LLM可以生成人类可读的文本解释，因此可以提高FCM的可解释性。此外，通过控制LLM的生成过程，可以实现对FCM的有损压缩，去除冗余信息，保留关键的因果关系。

技术框架：该方法的技术框架主要包括以下几个步骤：1) FCM编码：使用LLM将FCM的节点和连接关系转换为自然语言文本描述。2) 文本表示：将生成的文本输入到LLM中，得到文本的向量表示。3) FCM解码：使用LLM将文本表示解码回FCM。4) 有损重建：在解码过程中，通过设置阈值或使用其他策略，去除弱因果边，实现FCM的有损重建。整个过程类似于自编码器，但编码和解码过程都具有可解释性。

关键创新：该方法最重要的技术创新点在于利用LLM实现了可解释的FCM自编码器。与传统的黑盒自编码器相比，该方法可以提供人类可理解的解释，提高了模型的可信度。此外，该方法还实现了FCM的有损重建，可以去除冗余信息，保留关键的因果关系。

关键设计：该方法的关键设计包括：1) LLM的选择：选择具有强大的文本理解和生成能力的LLM，例如GPT-3或类似的预训练模型。2) 编码策略：设计合适的编码策略，将FCM的节点和连接关系转换为自然语言文本描述。3) 解码策略：设计合适的解码策略，将文本表示解码回FCM。4) 有损重建策略：设计合适的有损重建策略，例如设置阈值或使用其他策略，去除弱因果边。5) 系统指令设计：设计合适的系统指令，引导LLM完成FCM的编码和解码任务，并且不直接比较输出和输入。

📊 实验亮点

该研究通过实验验证了基于LLM的FCM自编码器的有效性。实验结果表明，该方法可以在保留强因果关系的同时，实现FCM的有损重建，并提供人类可理解的解释。虽然论文中没有给出具体的性能数据和对比基线，但强调了其在可解释性方面的优势。

🎯 应用场景

该研究成果可应用于需要高可解释性的因果关系建模领域，例如医疗诊断、金融风险评估、政策制定等。通过将复杂的因果关系转化为人类可理解的文本，可以提高决策过程的透明度和可信度，并促进人机协作。未来，该方法还可以扩展到其他类型的知识图谱和复杂系统建模中。

📄 摘要（原文）

A large language model (LLM) can map a feedback causal fuzzy cognitive map (FCM) into text and then reconstruct the FCM from the text. This explainable AI system approximates an identity map from the FCM to itself and resembles the operation of an autoencoder (AE). Both the encoder and the decoder explain their decisions in contrast to black-box AEs. Humans can read and interpret the encoded text in contrast to the hidden variables and synaptic webs in AEs. The LLM agent approximates the identity map through a sequence of system instructions that does not compare the output to the input. The reconstruction is lossy because it removes weak causal edges or rules while it preserves strong causal edges. The encoder preserves the strong causal edges even when it trades off some details about the FCM to make the text sound more natural.